딜로이트, 인공지능(AI) 활용서 : 6대 산업별 활용 사례

2023.8월 딜로이트 AI 연구소

AI를 활용해 사업가치를 창출하는 6가지 경로

1. 비용 절감 : AI와 지능형 자동화 솔루션을 도입해 상대적으로 가치가 낮고 반복적인 업무를 자동화하면 효율성과 품질을 개선해 비용을 절감할 수 있다.
2. 실행 속도 단축 : 지연시간을 최소화해 운영 및 사업 성과 도출에 걸리는 시간을 단축한다.
3. 복잡성 감축 : 보다 선제적이고 예측 가능하며 갈수록 복잡해지는 데이터 소스에서 패턴을 파악하는 능력 등이 더욱 향상된 애널리틱스 기술을 활용하면, 이해와 의사결정을 개선할 수 있다.
4. 관계의 전환 : 사람과 기술 간 소통 방식을 전환해, 사람이 기계의 방식에 맞추는 대신 사람의 방식 그대로 소통할 수 있다.
5. 혁신 촉진 : AI를 활용해 혁신적인 신제품, 시장, 비즈니스 모델을 창출함으로써 진입할 시장과 성공 전략을 재정의한다.
6. 신뢰 강화 : 사기 행위와 사이버 공격으로부터 사업체를 보호해, 품질과 일관적 서비스를 유지함과 동시에 투명성을 개선해 브랜드 신뢰를 강화한다.

인공지능(AI) 활용서

01 첨단기술, 미디어 및 통신 부문 AI 활용서

1. 스마트팩토리 및 디지털 공급 네트워크 : AI 기반 마이크로 서비스를 활용해 위탁생산 프로세스를 최적화할 수 있다. 또한 수요 예측 가속화, 수요 신호 개선, 기능별 공급망 프로세스의 통합적 관리 등이 가능하다.
2. 고객과의 관계 및 소통 강화 : AI를 활용해 고객과의 상호작용 및 커뮤니케이션을 자동화하고, 고객의 행동을 분석/예측하여 최선의 대응책을 찾으며, 이를 통해 맞춤형 고객 서비스를 강화할 수 있다
3. 디지털 컨택센터 구축 : 자연어 처리, 머신러닝과 같은 AI 기술을 활용해, 효율적이고 매력적이며 인간과 유사한 ‘음성인식 가상 비서’(Voice Virtual Assistant)를 도입할 수 있다
4. 딥페이크 미디어 콘텐츠 감지 : 고급 AI 기술을 활용해 미묘한 콘텐츠 이상을 식별함으로써 '딥페이크’와 가짜 미디어 콘텐츠를 탐지한다
5. 고객 데이터 활용 수익 창출 : AI를 활용해 디지털 시스템에서 생성되는 대량의 고객 데이터에서 인사이트를 추출하고 이를 수익화한다

[첨단기술, 미디어 및 통신 부문 유망 AI 활용사례]

• 자가복구 네트워크 : AI를 활용해 네트워크 오류 가능성을 줄이고 자가 복구 능력을 향상시킬 수 있다.
• 자연어 처리 기술 고도화 : AI 기술을 활용해 언어 번역 서비스의 속도와 정확성을 향상시키는 것으로, 사실상 모든 언어를 공용어로 만들 수 있다.
• 비디오 콘텐츠 분석을 통한 데이터 수익화 : 컴퓨터 영상, 머신러닝, 딥러닝을 활용해 비디오 콘텐츠를 정밀 분석한다
• 오디오/비디오 마이닝 : AI를 활용해 오디오 및 비디오 데이터를 채굴하고 모니터링한다
• 시청자 감정 감지를 통한 광고 분석 : AI와 실내 센서를 사용해 시청자가 TV 광고에 어떻게 반응하는지 모니터링 및 분석한다.

02 소비자 부문 AI 활용서

1. 플릿(fleet) 네트워크 최적화 : AI와 머신러닝을 활용해 육상 및 항공 플릿 네트워크(fleet network) 계획을 최적화하면, 개별 사업분야와 사업 전반의 효율성이 극대화된다.
2. 커넥티드 고객 서비스 : AI, 머신러닝, 자연어 처리 등 다양한 기술로 무장한 통합 플랫폼을 구축해 고객 경험을 맞춤화하여 개선할 수 있다
3. 재고관리 계획 최적화 : AI를 활용해 재고를 늘려야 할 품목과 다른 품목으로 대체해야 할 품목을 파악하면 판매, 마진, 재고, 고객 만족을 최적화할 수 있다.
4. 마케팅/수요 계획 정교화 : AI를 활용하면 마케팅 효과를 증강하고 수요 계획과 예측을 개선할 수 있다.
5. 디지털 컨택센터 고도화 : 자연어 처리와 머신러닝 등 AI 기술을 활용하면 컨택센터의 경험부터 시작해서 전체 고객 만족도가 개선된다.

[소비자 부문 유망 AI 활용사례]

• 자동화 매장 : AI로 리테일 매장을 자동화하면 무인 운영이 가능해진다
• 자율주행 : 자율주행도 AI이기에 가능하다.
• 패션 테크 : AI가 고객의 신체 사이즈와 형태에 맞는 패션 아이템을 실시간으로 골라준다.
• 맞춤형 건강, 피트니스, 웰니스 : 웨어러블 또는 비(非)웨어러블 기기에 AI를 결합해 사용자의 건강을 체크하고 실시간 피드백과 코칭을 제공할 수 있다.
• 서비스 경험 현대화로 맞춤형 서비스 강화 : AI를 활용해 고객 서비스 경험과 이를 제공하는 방식을 전환하면, 사람의 개입 없이 자동화 고객 서비스가 가능해진다

03 에너지, 자원 및 산업재 부문 AI 활용서

1. AI 기반 기계설비의 예지보전, 예기치 않은 다운타임 감축 : AI 활용과 IoT 기반 자산 모니터링으로 산업기계 및 설비 성능을 최적화하고, 기계 오류 및 오작동을 예측하는 동시에 유지보수 사항을 사전에 식별할 수 있다.
2. 생산 및 계획용 엣지 AI : 엣지 AI 기반 IoT 솔루션을 활용해 생산 및 계획 프로세스를 효율화 하고, 예기치 않게 발생하는 다운타임을 줄일 수 있다.
3. 현장 센서 데이터 분석 : AI 기술은 현장 센서에서 실시간으로 수집한 데이터를 분석 및 구조화하여, 현장 운영 관리자들의 이해를 돕는다. 석유/가스 등 에너지 업스트림 현장에서 수집되는 지질활동 정보(지진, 유정활동 등)와 시추 코어 설계와 완공, 생산 및 유지보수 기록 등을 결합해 과학적인 지식 모델을 구축함으로써 현장의 효율적인 운영과 신속한 의사결정을 지원한다.
4. 현장 인력 지원 및 안전 문제 개선 : AI 기술 중 자연어 처리(NLP) 기술은 현장 작업자들로부터 중요한 정보를 수집하는 데에 활용할 수 있다. 또한 컴퓨터비전과 머신러닝 적용으로 작업 현장의 위험 요소들을 사전에 감지하고 경고해 작업자들의 안전을 보장할 수 있다.
5. 유틸리티 서비스 중단 사전 예측 : AI 알고리즘으로 전력 수요 예측 모델을 수립하게 되면 전력부하와 수요 피크 시간을 예측해 갑작스러운 서비스 중단 사례를 줄일 수 있다. 고객에게 서비스 중단 시점과 기간을 사전에 제공해 불편을 최소화 할 수 있으며, 정확하고 효율적인 전력 운영으로 전력을 안정적으로 공급하고 서비스 품질과 운영 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

[ER &I 산업 유망 AI 활용사례]

• 재료공학 부문, 신소재 및 화학물질 개발 : AI 기술과 데이터 운영 관리 기술을 활용해 신소재 및 화학물질 개발을 가속화한다.
• 알고리즘 기반 스마트 공급망 계획 : AI는 공급망의 투명성을 개선하고 운송경로를 최적화해 배송 중단사태를 최소화한다.
• 디지털 트윈 팩토리, 제조현장의 디지털 샌드박스 : 제조현장에서 실시간으로 발생하는 데이터와 AI를 활용하여 실제 공장과 동일한 디지털 모델을 생성하고 분석하여, 실제 공장의 운영 중단 없이 문제점을 파악하고, 해당 공장 프로세스를 개선할 수 있다.
• 산업재해 예방하는 가상 플랜트 운영자 보조 : 플랜트 운영자는 Al를 활용하여 치명적인 오류 발생 위험을 줄이면서 보다 효과적으로 업무를 수행할 수 있다.

04 금융 부문 AI 활용서

1. 금융 사기 분석 : AI 및 머신 러닝을 사용하여 은행 가치 사슬 전반에서 거래 및 계정 탈취 사기를 탐지한다.
2. 대화형 AI로 진화된 챗봇 : 챗봇 및 가상 비서와 같은 대화형 AI 솔루션을 사용하여 은행은 다양한 소비자 상호작용을 처리할 수 있다. 소비자들은 AI의 도움을 받아 더 좋은 조건의 신용 카드를 찾거나 불필요한 계좌를 해지할 수도 있고 채권추심 협상을 할 수도 있다.
3. 초개인화된 전방위적 고객 경험 : AI를 활용하면 고객을 확보 및 유지하고 초개인화된 엔드투엔드(end-to-end) 고객 경험을 제공할 수 있다. 딥러닝 AI 기반의 인사이트를 바탕으로 고객 이탈을 예측 및 예방하고, 고객생애가치(CLV)를 추정하며, 마케팅을 최적화하고, 고객을 세분화하고 개인 맞춤화하며, 가장 바람직한 다음 행동을 제안할 수 있다.
4. 한층 진화된 보험 업무 고도화 : AI와 머신러닝을 사용하여 보험 언더라이팅(Insurance Underwriting) 프로세스 및 위험 평가를 개선하고, 의사 결정 시간을 단축하며, 고객 경험 및 가입률을 개선할 수 있다.
5. 거래 운영 자동화 : AI 와 머신러닝을 사용하여 거래 조정 및 거래시 발생하는 오류를 식별하고 해결하는 운영 예외 처리 프로세스를 자동화하는 데 도움을 준다.

[금융 부문 유망 AI 활용사례]

• 생체인식 디지털 결제 : 안면인식 및 기타 AI 기반 생체 인식 기술을 사용하여 결제를 처리할 수 있다.
• 사용자 맞춤화 보험 : AI를 사용하여 고객의 실제 행동과 필요에 따라 보험 적용 범위와 요율을 실시간으로 조정한다.
• 소비자 사기 탐지 : AI를 사용하여 보험 사기와 의심스러운 금융 거래를 예측, 예방 및 탐지한다.
• 신용 리스크 분석 : AI를 사용하여 대출 및 신용 카드의 위험과 신용도를 평가한다.
• 3L을 넘어선 부동산 가격 추정 및 예측 : AI를 활용하여 드론에서 얻은 지리적 이미지와 같은 새로운 유형의 데이터를 포함하여 다양한 변수를 분석함으로써 부동산 가치를 추정할 수 있다

05 생명과학 및 헬스케어 부문의 AI 활용서

1. 임상 시험 기록 디지털 데이터화 : ‘인지 자동화’(cognitive automation)를 통해 여러 시스템의 임상 시험 데이터를 통합하고, 표준화된 디지털 데이터 요소에 데이터를 자동으로 채우고, 증례기록서(case report form)17 나 연구 보고서 등의 임상 시험 결과물을 생성한다.
2. 의약품 제조 인텔리전스 : 알고리즘 모델과 센서 데이터를 사용해 제조상의 편차를 예측하고 사전에 시정 조치를 마련함으로써 공장 수율과 생산성을 극대화한다.
3. 의약품 마케팅 옴니채널 소통 : 머신러닝 모델을 사용하여 환자 및 의료 전문가와 소통할 수 있는 최적의 방법을 예측하고 미디어 채널 전반에서 마케팅 지출을 최적화한다.
4. 환자 및 의료 전문가에 대한 통찰력 : AI를 사용하여 환자 및 의료 전문가의 소셜 미디어 피드백과 불만 사항, 부정적 사건 등을 분석하여 제품 설계와 패키징, 교육 자료를 개선할 수 있는 인사이트를 만들어 낸다.
5. 선제적 위험 및 컴플라이언스 대응 : 위험 및 컴플라이언스 이슈를 파악할 때 AI를 활용하여 데이터 집계 및 분석을 자동화하고 최선의 조치와 완화 방법을 파악한다.
6. 환자의 치료계획 준수 및 순응도 향상 : AI를 활용해 진료 예약과 의료 기록 확인부터 의료진 및 진료 조정 팀과의 커뮤니케이션에 이르기까지 환자 참여의 모든 측면을 개선한다.
7. 보험청구 프로세스 최적화 : AI를 통해 진료 전후 활동과 진료에 대한 보험 청구 및 지불을 자동화한다.
8. 진단 정확성 향상 : AI 기술로 질병을 보다 효율적이고 정확하게 진단한다
9. 정밀의학 및 맞춤형 건강 관리 : AI의 예측 통찰력을 사용하여 개개인의 생활방식, 실제 환경, 생체 인식 데이터, 유전체학을 기반으로 미래 질병을 사전에 진단, 예방, 치료한다.
10. 병원 운영 : 예측 AI를 사용하여 예상 환자 수의 최대치와 최저치를 도출하고 그에 맞춰 병원 인력과 자원을 조정한다.

[생명과학 및 헬스케어 부문 유망 AI 활용사례]

• 바이오마커(biomarker)의 발견 : AI로 생명과학 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 새로운 바이오마커를 파악할 수 있다.
• 합성생물학 : AI를 사용하여 유용한 목적을 위해 새로운 생명체 설계할 수 있다.
• 가상 신약 개발 연구실 : AI, 양자 물리학, 클라우드 컴퓨팅, 분자 데이터베이스를 사용하여 잠재적 신약의 활동을 시뮬레이션하기 위한 ‘디지털 트윈’(digital twin)을 생성할 수 있다.
• 자가 치유하는 공급망 : AI를 통해 사전 예방적이며 최적화된 공급망을 구축하여 예기치 않은 공급 차질을 자동으로 해결할 수 있다.
• AI 디지털 의료 서비스 : AI를 사용하여 의료 전문가가 광범위한 의료 서비스를 제공할 수 있다.
• 예측 행동 모델 : AI를 사용하여 유용한 목적을 위해 새로운 생명체 설계할 수 있다.
• 디지털 병리학 : AI를 사용하여 질병 진단의 속도와 정확성을 제고할 수 있다.
• 환자 생체신호 모니터링 : AI를 사용하여 웨어러블 디바이스를 통해 수집된 환자 생체신호 데이터의 이상 징후를 분석하고 파악할 수 있다
• 복약 준수 및 원격 환자 모니터링 : AI 이미지 인식과 스마트폰을 사용하여 외래 환자의 행동과 환자가 지시에 따라 약을 복용하고 있는지 원격으로 모니터링할 수 있다.
• 영상의학과의 영상 진단 향상 : AI 기술을 사용하여 방사선 영상을 개선하고 분석할 수 있다.

06 정부 및 공공 부문 AI 활용서

1. 민원 청구 백오피스 업무 자동화 : RPA, 자연어처리(NLP) 및 컴퓨터비전을 활용해 종이 문서를 디지털화하고 처리 속도를 높일 수 있다.
2. 주민 리스크 완화 지원 : AI와 인간-기계 협력을 바탕으로 시민들의 의식주 불안이나 여러 중독 문제 및 정신 건강 리스크를 보다 효과적으로 예측하여 대중들의 삶의 질을 향상시키는 공공정책을 강화해 나갈 수 있다.
3. 의생명 데이터 과학, 기록적 속도의 의료 혁신 : AI 알고리즘을 활용하여 유전체, 영상 및 임상 데이터를 포함한 대량의 의생명 데이터를 분석해 질병을 예방, 진단, 치료하는 혁신적인 방법을 신속하게 개발할 수 있다.
4. 복리후생 관리 : AI를 활용하여 복리후생 서비스 제안을 최적화하고 임직원 참여를 강화하여 서비스 제공의 속도와 품질을 개선시킬 뿐만 아니라 직원들의 근무 경험을 변화시키고 업무 부담 또한 경감시킬 수 있다.
5. 보건 및 환경 예측, 위기 사전 예방 : AI를 활용하여 공중보건 및 기후변화 관련 문제의 패턴, 영향 및 완화 옵션을 식별한다.

[정부 및 공공 부문 유망 AI 활용사례]

• 영상 감시 예측, 사전 문제 감지 : AI 및 컴퓨터비전을 활용한 영상 감시를 통해 잠재적인 보안 위협을 더 빠르고 정확하게 감지할 수 있다.
• 에이전트 기반 정밀 군사전략 시뮬레이션 : 실시간으로 전술적 움직임을 시뮬레이션하고, 딥러닝 기법을 활용하여 군사 전략을 개선할 수 있다.
• 공공 자산과 인프라 관리, 미래 도시 구축 : AI를 활용하여 도시의 물리적인 자산과 인프라를 모니터링하고 유지/관리하여 안전하고 하자없이 운영될 수 있도록 보장할 수 있다.
• 재판 결과 예측, 판사의 판결 능력 증강 : 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 수십 년 동안 축적된 판례와 수백만 건의 재판 기록을 분석하여 향후 사건의 결과를 예측하고 국내 및 국제 법원에서의 판결과 사건 해결 속도를 가속화할 수 있다.
• 에듀테크, 적응형 학습을 위한 학습 애널리틱스 : AI를 활용하여 학습자의 필요와 능력에 맞춤화된 1:1 교육 경험을 제공할 수 있다.

https://www2.deloitte.com/kr/ko/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/2023/20230810.html

how-to-use-AI-in-6industries.pdf

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